Волна стартапов по производству ИИ-чипов проводит крупные раунды финансирования, сигнализируя о том, что аппетит инвесторов к полупроводниковым компаниям, бросающим вызов доминированию Nvidia, не проявляет признаков охлаждения. Согласно отчету The Information, опубликованному 14 июля 2026 года, FuriosaAI, Nuvacore и d-Matrix находятся в режиме активного сбора средств.

Параллельные усилия по сбору средств показывают, как рынок аппаратного обеспечения искусственного интеллекта превращается из почти монополии, контролируемой Nvidia, в более фрагментированный рынок, где стартапы видят возможности в области логического вывода, специализированных вычислений и проектирования процессоров следующего поколения.

Чтобы быть в курсе последних освещений отрасли искусственного интеллекта о разработках полупроводников и компаниях, формирующих будущее вычислений искусственного интеллекта, AI Buzz Wire внимательно отслеживает сектор аппаратного обеспечения.

FuriosaAI: корейский претендент рассчитывает на 500 миллионов долларов

По данным Bloomberg и The Information, южнокорейский разработчик чипов искусственного интеллекта FuriosaAI стремится привлечь до $500 млн в раунде финансирования серии D перед потенциальным первичным публичным размещением акций. Консультированием раунда занимаются Morgan Stanley и Mirae Asset Securities.

FuriosaAI позиционирует себя как серьезную альтернативу Nvidia на рынке вывода ИИ. Чип второго поколения компании, получивший название RNGD (произносится как «Renegade»), разработан специально для эффективного запуска моделей ИИ — рабочей нагрузки вывода, которая представляет собой основную часть реальных потребностей в вычислениях ИИ, а не в обучении.

Компания рассматривает потенциальное IPO уже в 2027 году, в зависимости от рыночных условий и успеха раунда серии D. Привлечение 500 миллионов долларов даст FuriosaAI капитал, необходимый для финансирования массового производства чипа RNGD, глобального расширения и масштабирования своих инженерных команд, чтобы конкурировать с признанными игроками.

Выбор времени для FuriosaAI является стратегическим. Доминирование Nvidia в производстве чипов для обучения искусственного интеллекта хорошо известно, но рынок вывода, на котором обученные модели используются для обслуживания реальных пользователей, считается более открытым для конкуренции. К рабочим нагрузкам вывода предъявляются другие требования, чем к обучению, поэтому специализированные архитектуры потенциально могут иметь преимущество перед графическими процессорами общего назначения.

Nuvacore: ветераны Apple создают новый процессор

Nuvacore, стартап, специализирующийся на разработке новых центральных процессоров, был основан бывшими инженерами по чипам Apple и вышел из скрытого режима всего три месяца назад, проведя посевной раунд под руководством Sequoia Capital. Сейчас компания уже близка к привлечению дополнительного финансирования по более высокой оценке, сообщает The Information.

История команды основателей Nuvacore значительна. Подразделение Apple по производству кремния выпустило одни из самых успешных заказных чипов в истории, в том числе процессоры серии M, используемые в компьютерах Mac, и чипы серии A в iPhone. Инженеры, которые помогали разрабатывать эти чипы, обладают глубокими знаниями в области проектирования высокопроизводительных и энергоэффективных процессоров — навыки, которые напрямую применимы к вычислениям с использованием искусственного интеллекта.

Основатели Nuvacore ранее продали стартап компании Qualcomm, что дало им как предпринимательский послужной список, так и глубокие связи в отрасли. Акцент компании на разработке процессоров, а не на разработке графических процессоров или ускорителей, предполагает, что она нацелена на другую часть вычислительного стека ИИ — возможно, на хост-процессоры, которые управляют рабочими нагрузками ИИ наряду со специализированными ускорителями.

Тот факт, что Nuvacore перешла от скрытого финансирования ко второму раунду финансирования всего за три месяца, говорит о срочности, которую инвесторы испытывают в отношении поддержки талантов в сфере производства чипов. На рынке, где опытных инженеров-полупроводников мало и они очень востребованы, команды с проверенной репутацией получают более высокую оценку.

D-матрица: в погоне за более высокой оценкой

D-Matrix, еще один стартап по производству ИИ-чипов, находящийся в стадии финансирования, проводит новый раунд с более высокой оценкой. Компания специализируется на ускорителях вывода искусственного интеллекта на базе чиплетов — модульном подходе к проектированию микросхем, который объединяет несколько кристаллов меньшего размера в один корпус, что потенциально снижает затраты и повышает гибкость производства.

D-Matrix ранее привлекала финансирование от инвесторов, включая венчурный фонд Microsoft M12 и Playground Global. Архитектура чиплетов компании позиционирует ее как альтернативу монолитным конструкциям графических процессоров, ориентированную на рабочие нагрузки центров обработки данных, где экономическая эффективность и масштабируемость имеют такое же значение, как и чистая производительность.

Почему продолжается «золотая лихорадка»

Одновременный сбор средств компаниями FuriosaAI, Nuvacore и d-Matrix отражает фундаментальное убеждение инвесторов: почти полное доминирование Nvidia в сфере ИИ-чипов не является постоянным. Это убеждение обусловлено несколькими факторами.

Во-первых, рынок вывода растет быстрее, чем обучение. По мере того, как все больше компаний внедряют модели искусственного интеллекта в производство, спрос на экономически эффективное оборудование для вывода стремительно растет. Графические процессоры Nvidia отлично подходят для обучения, но могут оказаться слишком мощными и слишком дорогими для многих задач вывода.

Во-вторых, геополитическое давление создает возможности для производителей чипов за пределами США. Экспортный контроль ограничил возможности Nvidia продавать свои самые передовые чипы в Китае, создавая вакуум, который спешат заполнить отечественные и смежные производители чипов. FuriosaAI, как южнокорейская компания, имеет хорошие позиции в этом отношении.

В-третьих, масштабы спроса на ИИ-вычисления ограничивают производственные мощности Nvidia. Возможности расширенной упаковки TSMC, критически важные для высокопроизводительных чипов искусственного интеллекта, ограничены, что приводит к длительному времени ожидания. Клиенты все чаще ищут альтернативы, позволяющие снизить зависимость от одного поставщика.

Путь вперед для стартапов по производству ИИ-чипов

Несмотря на энтузиазм, стартапы по производству ИИ-чипов сталкиваются с серьезными проблемами. Проектирование и производство конкурентоспособных полупроводников требует огромного капитала, а конкурировать с Nvidia означает соответствовать не только производительности оборудования, но и экосистеме программного обеспечения — CUDA, платформа параллельных вычислений Nvidia, имеет десятилетнюю фору и глубокую лояльность разработчиков.

Чип RNGD от FuriosaAI и предложения других стартапов должны доказать, что они могут обеспечить реальные преимущества в производительности, а не только победы в тестах. Компании, которые добьются успеха, скорее всего, будут теми, кто найдет определенные ниши, где специализированное оборудование действительно превосходит графические процессоры общего назначения — будь то по эффективности вывода, энергопотреблению или стоимости запроса.

Учитывая, что миллиарды инвестиций поступают в стартапы по производству ИИ-чипов по всему миру, следующие два года определят, какие претенденты смогут выжить, а какие будут приобретены или закрыты. Альтернативная версия Nvidia убедительна, но планка исполнения чрезвычайно высока.

---

Источники: The Information, Bloomberg и отчеты различных источников полупроводниковой промышленности.

Оставайтесь впереди в области искусственного интеллекта

Чтобы постоянно освещать полупроводниковую промышленность, прорывы в области аппаратного обеспечения искусственного интеллекта и компании, бросающие вызов Nvidia, посетите AI Buzz Wire, чтобы быть в курсе последних событий.

Читать больше новостей об искусственном интеллекте →